Real-Time Prediction
Von Reaktion zu Antizipation – KI-basierte Vorhersagesysteme in Echtzeit
In dynamischen Umgebungen entscheiden nicht Minuten – sondern Millisekunden.
Cierra entwickelt prädiktive Systeme, die kontinuierlich auf Live-Datenströme reagieren, Kontext interpretieren und fundierte Entscheidungen ausgeben – bevor der Mensch eingreifen muss, bevor Probleme sichtbar werden und bevor Chancen verpasst sind.
Unsere Realtime-Prediction-Architektur basiert auf einem durchgängigen Stack aus Event-Streaming, Low-Latency-Modellen, skalierbaren Inferenz-Engines und eingebetteter Prozesslogik – industrietauglich, revisionssicher und messbar effizient.
Was Realtime Prediction für Unternehmen bedeutet
Produktionslinien stoppen nicht mehr bei Störungen – sie verhindern sie.
Nutzer verlassen Plattformen nicht unbemerkt – sie werden aktiv gebunden.
Energieflüsse werden nicht reaktiv kompensiert – sie werden intelligent ausgesteuert.
Kreditrisiken werden nicht rückblickend bewertet – sie werden live eingeschätzt.
Echtzeit-Vorhersage ist nicht schnelleres Reporting. Es ist proaktives Entscheiden durch KI.
Unsere Services im Bereich Realtime Prediction
1. Dateneingang & Event Stream Processing
Wir bauen robuste, latenzarme Datenpipelines für strukturierte und unstrukturierte Eingangsdaten – ob Maschinensignale, Nutzeraktionen, Transaktionslogs oder Sensorwerte.
Technologien:
Kafka, MQTT, WebSocket, Apache Flink, Redis Streams
JSON, Avro, Protobuf – strukturiert oder raw
Zeitfenster, Sliding Windows, Trigger Rules
Mehrwert:
Nahezu verzögerungsfreier Datenfluss
Stabil auch bei Volumenspitzen (Load-Shedding, Buffering)
Optimiert für Inferenz-Frequenzen von <100ms
2. Low-Latency Prediction Models
Wir entwickeln und integrieren prädiktive Modelle, die nicht nur genau, sondern in Echtzeit reaktionsfähig sind.
Modellarten:
Realtime Time-Series Forecasting (ARIMA, Prophet, LSTM, Transformer)
Klassifikation im Datenstrom (Streaming SVMs, Ensemble-Methoden)
Anomalieerkennung (Isolation Forests, AE, Online-Clustering)
Hybrid-Architekturen mit Signalverarbeitung + ML
Technische Umsetzung:
Quantized Inference (ONNX, TensorRT, TorchScript)
Pre-Warming & Snapshot-Caching
Memory-Efficient Stream Evaluation
3. Deployment auf Edge, Cloud oder Hybrid
Wir bauen Systeme, die dort laufen, wo sie gebraucht werden:
direkt an der Maschine, im lokalen Cluster oder global in der Cloud – abgestimmt auf Latenz, Ausfallsicherheit und Datenhoheit.
Edge Deployment:
NVIDIA Jetson, Intel OpenVINO, Raspberry Pi
Optimiert für Stromverbrauch & Speicher
Offline-fähig mit lokalem Fall-Back
Cloud-Native Deployment:
Kubernetes mit Horizontal Autoscaling
Event-driven Functions (AWS Lambda, GCP Cloud Run)
SLA-konformes Failover & Re-Init
4. Realtime-Monitoring & Decision Layer
Vorhersage ohne Wirkung ist wertlos. Unsere Systeme liefern Entscheidungskontexte, Handlungsvorschläge oder automatisierte Trigger – und dokumentieren alles für Revisionssicherheit.
Leistungen:
Live-Dashboards mit Konfidenzvisualisierung
Decision Routing (Autonom, Manuell, Mixed)
Regelbasierte & ML-basierte Eskalationslogik
Logging mit Audit Trail (inkl. Inferenzzeitpunkte & Inputdaten)
Typische Anwendungsfelder
Predictive Maintenance: Ausfallprognosen & Ersatzteil-Trigger in der Industrie
Smart Grid / Utilities: Lastspitzenprognose, Echtzeitverbrauchsmodellierung
Web & SaaS: Nutzerabwanderung (Churn), Echtzeit-Personalisierung, Funnel-Optimierung
Supply Chain: ETA-Vorhersage, Kapazitätsprognosen, Störungsmuster-Erkennung
Healthcare: Vitalparameter-Überwachung, Frühwarnsysteme, Realtime-Triage
Finance & Risk: Realtime Fraud Detection, Kreditwürdigkeitsmodelle, Marktsensitivität
Warum Cierra?
Wir entwickeln prädiktive Systeme, die nicht nur trainiert, sondern auch dauerhaft wartbar und steuerbar sind.
Wir optimieren nicht nur Modelle – wir bauen ganze Infrastrukturen, die unter Druck standhalten.
Wir liefern keine akademischen Paper – sondern produktionsreife Echtzeitlösungen.
Fazit
Realtime Prediction ist keine technische Spielerei – es ist strategischer Vorsprung.
Cierra baut Systeme, die deiner Organisation helfen, besser zu reagieren, bevor sie reagieren muss.
